matlab四维数据拟合函数代码 棱镜：具有正则化，降维和特征选择的多重样条回归 Prism使用统计方法的组合进行基于样条的多元回归。 Prism通过平滑样条回归，PCA和RVR / LASSO的组合，使用正则化，降维和特征选择进行回归。 图1：Prism回归程序示意图，首先对每个预测变量进行样条曲线回归，然后进行降维和特征选择（面板A）。 棱镜的徽标显示在面板B中。 Prism已在MATLAB 2015b中进行了测试，并且需要三个第一方工具箱：（1）曲线拟合工具箱； （2）统计和机器学习工具箱； （3）信号处理工具箱。 相关向量回归（RVR）需要SparseBayes V2工具箱，该工具箱可从下载。 引用工具箱 如果使用工具箱，请引用本文： 马丹，CR（2016）。 棱镜：具有正则化，降维和特征选择的多重样条回归。 开源软件杂志， 1，31. doi：10.21105 / joss.00031 用法 有关实现的概述，请参见demo.m % Demo of Prism functionality % 20160627 CRM %% init % import prism addpath

Per Christian Hansen正则化工具包大全，内含L曲线，广义交叉验证，常用正则化方法等70余MATLAB代码、高清版使用说明书

程序算法来自2009有关反问题的文章《A fast algorithm for the total variation model of image denoising》

L0、L1、L2正则化介绍

本文档是关于正则化参数λ或者α如何选择，我自己总结的

Variational Image Restoration and Segmentation by by Pascal Getreuer . http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/29743-tvreg-variational-image-restoration-and-segmentation

这是的存储库，这是一个用于 l1 正则化最小二乘问题的简单 Matlab 求解器。

水平集演化（LSE）是众所周知的轮廓提取（确定对象的边界）和对象分割的方法。 LSE 的主要障碍是重新初始化步骤。 必须执行此步骤以消除对象（轮廓）提取的边界的不规则性。 基本上，水平集必须根据一些基于距离的标准定期重新初始化。 事实上，我们如何实现重新初始化步骤并不是理论上解决的问题。 在工程实践中，结果可能存在大量错误。 在本文中，研究人员提出了 LSE 方法的新变体，它通过添加新的术语距离正则化来本质上保持水平集函数而不是重新初始化步骤。 这就是为什么这种新方法的名称是距离正则化 LSE (DRLSE)。

该代码是主要基于tensorflow框架下的逻辑回归模型，使用经典的梯度下降算法来最小化误差，加了L2正则化以减小过拟合。主要是针对没有测试集的数据，利用五折交叉验证并重复十次来计算AUC值，以评估模型。

在推荐系统中，在矩阵分解中利用文本信息来减轻数据稀疏性的问题已经做出了许多努力。 最近，一些工作已经探索了神经网络，以对文本项内容进行深入的了解，并通过生成更准确的项潜在模型获得了令人印象深刻的效果。 然而，在矩阵分解中如何有效利用用户和项目的描述文档仍然存在一个未解决的问题。 在本文中，我们提出了使用深度神经网络（DRMF）进行双正则化矩阵分解的方法。 DRMF采用卷积神经网络和门控递归神经网络堆叠的多层神经网络模型，以生成用户和项目内容的独立分布式表示。 然后，表示法用于规范矩阵分解中用户和项的潜在模型的生成。 我们提出了学习DRMF中所有参数的相应算法。 实验结果证明，双向正则化策略显着提高了矩阵分解方法的评分预测准确性和前n个推荐的召回率。 而且，作为DRMF的组成部分，新的神经网络模型比单一卷积神经网络模型更好地工作。